另类数据在欧美资产管理行业的应用

近些年，欧美 另类数据 （alternative data）市场迅速成长，并已快速普及到资产管理领域。另类数据是相对投资者所使用的传统数据，如经济统计数据、公司财务报表、股价等。与传统数据相比，另类数据更具有时效性和多视角性等特点。

资产管理行业使用另类数据的趋势正在加速

各界普遍承认，数据将成为未来竞争优势之源头。电子储存数据总量和种类的急剧增长、计算机计算能力与数据储存能力的增长、以及分析大量复杂信息的技术（如机器学习）的快速发展大幅提升了另类数据的可得性。近些年，另类数据在资产管理行业中的使用越来越广泛。根据Opimas公司的预测，全球另类数据市场将从2017年43亿美元增长到2020年的90亿美元——在3年间翻一番。

另类数据更多的应用于偏股票型的量化对冲基金。近于实时的另类数据流有助资产管理公司提前获得大量股票买入或卖出的信号。除此之外，传统资产管理公司也已经开始使用另类数据来帮助提升人工制定长期投资决策的质量。例如，英国资产管理公司Schroders在2014年推出了一个“数据洞察部门”（Data Insights Unit，以下简称“DIU”）。DIU拥有30名数据科学家，他们分析各种另类数据，帮助投资组合管理团队制定中长期投资决策。

欧美的另类数据生态系统正在形成

诸如英国资产管理公司Schroders的示例展示了内部专业人员对原始数据的处理和应用，而欧美市场也正在形成包括使用另类数据的资产管理经理、数据所有者和供应商的另类数据生态系统。例如，Orbital Insights和Prattle两家另类数据供应商，前者利用卫星图像估计原油库存，后者根据文本数据定量分析主要国家货币政策情绪。

与欧美的领先趋势相反，一些发达国家在另类数据应用方面仍处于早期阶段。作者认为应加大推动另类数据市场发展的力度，同时要注意普及另类数据应用到分析和投资领域所面临的一系列挑战，包括技术方面的非结构化数据的分析和处理（特别是数据搜集与清洗），以及法律合规。最后，作者建议资产管理公司应该提高与外部数据拥有者和供应商的合作，提高其自身的核心竞争力。

编译者注释

另类数据并非神秘的、完全新生的事物，而是人类扩展信息边界的漫漫过程中的又一次量变性突破。之所以这么说，是因为另类数据完全是一个具有相对性与变化性的概念。将历史拉长来看能更好理解：两百年前，地缘政治事件是另类数据；一百年前，股票价格数据是另类数据；五十年前，路透社公司首次将公司报表数字化之前，公司财务报表数据是另类数据。当时的这些数据和当今的网页数据等等很相似，都对于投资决策有重要意义，但其获取成本还未降低到足以使其普及。随着后来技术的不断进步，这些数据逐步被正式纳入投资决策数据，构成了今天的我们所认为的传统数据。而随着今天和未来技术的发展迭代，越来越多之前无法利用的有效信息、当下我们所称的“另类信息”也将逐步常规化，成为未来的传统数据。

这一观点带给我们的启示是，数据的内涵与外延在不断变化，分析人员的思维不能停留在传统数据的舒适圈中，必须与时俱进，保持开放。而目前，我们的时代也许正处于这一轮变革浪潮的高潮。

与所有新生事物一样，另类数据的发展遇到了阶段性挑战。首先，在社交媒体等上面的数据包含主题极为广泛，如何排除与投资决策无关的噪音仍是技术上待攻克的一大重要问题。其次，在法律合规方面，另类数据还有许多问题需要解决。投资机构需要谨慎使用数据，以免与内幕交易监管规定发生冲突。另一个主要的法律问题是围绕个人隐私。每次信用卡刷卡进入显示购买活动的数据集中，都会成为隐私倡导者关注的潜在领域。信用卡服务条款一般包括允许匿名收款的条款，但立法可能会改变这一点。

（译者：石梦钰；来源：未央网）

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